[发明专利]可自动识别图像特征的超声检查系统及识别方法

说明书

本发明提供一种可自动识别图像特征的超声检查系统及识别方法；超声检查系统包括依顺次相连接的超声探头、发射接收单元、信号处理单元、图像处理单元和显示输出单元；超声探头用于实现电信号和超声波信号之间的转换；发射接收单元通过所述超声探头发射超声波信号和接收超声波回波信号，并将超声波回波信号传输到信号处理单元；信号处理单元将所述发射接收单元传输来的信号进行解调，恢复出超声波回波信号携带的图像信息，合成为超声成像图像并传输给图像处理单元；图像处理单元对超声成像图像进行分析，包括使用模糊C均值算法进行边缘检测和图像分割，使用灰度差分矩阵算法进行纹理特征识别；显示输出单元用于显示超声成像图像。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种可自动识别图像特征的超声检查系统及识别方法。

背景技术

超声诊断仪是目前较为成熟的无创检测手段，可以用于检测部分种腹腔脏器的占位性病变。但目前的超声诊断仪，当在检查过程中如果显示出现了占位性病灶，因为超声成像图像的分辨率和清晰度不够，医生无法在短时间内对该占位性病变的良性恶性进行初步预判，也不能对患者下一步的诊断方案进行很好的指导。如果是在恶性肿瘤早期，甚至可能会出现因为超声检查后结论不明确，患者不清楚自身情况，认为肿瘤的性质还没有确定，不着急，最后耽误了诊断治疗的黄金时间。

现有技术中公开了一种提取超声成像图像中肝脏区域的方法，但该方案只是使用FCM_1算法实现了图像分割，能提取较为完整的图像，但并不能进一步将图像进行处理并辅助医生进行诊断；现有技术也公开了一种全自动超声造影图像分割方法，该方案通过调节灰度值提升图像中部分组织器官的亮度，但需要使用造影剂，操作比较复杂。同时，现有技术都没有解决在超声检查过程中，对超声成像图像进行实时优化处理，以辅助医生在现场进行更精确诊断的技术问题。

因此需要一种可以对超声成像图像进行实时优化处理，增加图像的辨识度，以辅助医生检查过程中进行现场诊断的超声检查系统。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种可自动识别图像特征的超声检查系统及识别方法，以解决现有技术中存在的在超声检查过程中，对超声成像图像不能进行实时优化处理，不能辅助医生在现场进行更精确诊断的技术问题。

本发明提供一种可自动识别图像特征的超声检查系统，包括依顺次相连接的超声探头、发射接收单元、信号处理单元、图像处理单元和显示输出单元；

超声探头用于实现电信号和超声波信号之间的转换；

发射接收单元通过所述超声探头发射超声波信号和接收超声波回波信号，并将超声波回波信号传输到信号处理单元；

信号处理单元将所述发射接收单元传输来的信号进行解调，恢复出超声波回波信号携带的图像信息，合成为超声成像图像并传输给图像处理单元；

图像处理单元对超声成像图像进行分析，包括使用模糊C均值算法进行边缘检测和图像分割，使用灰度差分矩阵算法进行纹理特征识别；

显示输出单元用于显示超声成像图像，还用于将图像处理单元识别到的纹理特征以特征标记显示。

进一步的，特征标记显示以放大方式进行显示。

进一步的，显示输出单元自动弹出被放大的纹理特征的显示窗口。

进一步的，特征标记显示为对不同纹理特征以不同的颜色进行显示。

进一步的，图像处理单元在使用模糊C均值算法后，还使用CANNY算法进行二次边缘检测和二次图像分割；

进一步的，一种可自动识别图像特征的识别方法，包括以下步骤：

S1.对超声成像图像使用模糊C均值算法，计算得到聚类模糊隶属度矩阵；

S2.将模糊隶属度矩阵进行二值化处理，得到分割后的目标区域图像，该目标区